numpy结构化数组

结构化数组的介绍

结构化数组为创建复杂的、异构的数据提供了非常有效的帮助

假定现在有一些人的分类数据(姓名、年龄、体重),我们需要存储这些数据,一个方法是把它们分别存储在数组中,如:

另一种方法是在numpy中用结构化数组来实现存储,如:

U10:不超过10个字节的unicode字符

i4:32位的整型

f8:8个字节的浮点数

然后使用

print(data)

结构化数组的有点在于可以使用索引或者名称来查看相应的值,利用布尔掩码还可以完成更复杂的操作

结构化数组的生成

结构化数组的生成方式有很多种

基于字典的创建,需要names和formats来命名字段和格式,如

数据类型


结构化数组排序

结构化数组可以使用order参数,根据指定字段的特定顺序排序,如

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